遗传算法

使用java语言实现数据挖掘的C4.5决策树算法。其中用到4个class，myc45是主函数，values代表计算属性的取值，attribute用于计算信息增益比，以求找出最适用于分类的属性val则是处理输入的数据的类

HMM源码 java版，可以直接放到weka里用，他是一个HMM算法的代码包，当需要在weka里使用该算法是，就可以通过配置 将其添加到weka里使用

实现多项式的因是分解-polynomial is the result of decomposition

C4.5算法是机器学习算法中的一种分类决策树算法,其核心算法是ID3算法.  C4.5算法继承了ID3算法的优点，并在以下几方面对ID3算法进行了改进：   1) 用信息增益率来选择属性，克服了用信息增益选择属性时偏向选择取值多的属性的不足；  2) 在树构造过程中进行剪枝；   3) 能够完成对连续属性的离散化处理；  4) 能够对不完整数据进行处理。   C4.5算法有如下优点：产生的分类规则易于理解，准确率较高。其缺点是：在构造树的过程中，需要对数据集进行多次的顺序扫描和排序，因而导致算法的低效。

基于aforge.net的视频监控智能分析，目标跟踪、物体分类，用C#编写，是个很好的例子。

摄影测量中将数据读入，进行空间外方位元素的计算和控制测量点的确定-Photogrammetry data will be read, space orientation element of calculation and measurement control points identified

本课程设计的题目为“FirstVT集和LastVT集生成算法模拟”，它是算符优先分析算法中判断三种优先关系的关键。算符优先分析算法是自底向上分析方法的一种。所谓自底向上分析，也称移近—规约分析，粗略地说它的实现思想是对输入符号串自左向右进行扫描，并将输入符逐个移入一个后进先出的栈中，边移进边分析，一旦栈顶符号串形成某个句型的句柄或可规约串，就用该产生式的左部非终结符代替相应右部的文法符号串，这称为一部规约。重复这一过程直到规约到栈中只剩文法的开始符号则为分析成功，也就确认输入串是该文法的句子。而算符优先分析算法的基本思想只是规定算符之间的优先关系，也就是只考虑终结符之间的优先关系。 本课程设计的要求就是根据文法构造FirstVT集和LastVT集，为以后扩充建造算符优先分析表打好基础。

basler相机input，具有参考价值，可以提供basler相机的触发参考，缓存的采集。官方通用系，希望对大家有用。

采用C#语言编写的的三次样条曲线算法,实现曲线光滑绘制，运行速度快，适合初学者

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